Künstliche Intelligenz Diese vier Anfangshürden sind typisch für KI-Projekte

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Die Implementierung von KI kann für ein Unternehmen enorme Vorteile schaffen. Doch gerade am Anfang eines KI-Projekts gibt es einige Stolperfallen.

Augmentir, Betreiber einer KI-basierten Plattform für die Industrie, hat vier Anfangshürden für KI-Projekte ausgemacht. Laut einer Mitteilung fallen darunter Verständnisprobleme, die Größe eines KI-Projekts, die Datenlage und fehlende Experten.

So müsse am Anfang eines KI-Projekts die Frage stehen, was innerhalb des eigenen Unternehmens unter künstlicher Intelligenz verstanden wird. Das Unternehmen empfiehlt zunächst darüber aufzuklären, wie etwa Machine Learning, Deep Learning, Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Natural Language Processing zusammenhängen und worin sie sich unterscheiden. Auf dieser Basis könne schließlich über Wünsche, Vorstellungen und Erwartungen an das KI-Projekt gesprochen werden.

Ziele klar definieren

Gerade KI-Anfänger sollten laut Augmentir aufpassen, dass sie ihr Projekt nicht zu groß aufsetzen. „Wer durch KI Resultate erzielen will, statt aufwändige und risikoreiche Experimente zu veranstalten, sollte Ziele klar definieren und sich idealerweise auf einzelne Prozesse beschränken“, sagt Carsten Hunfeld, Head of Operations der DACH-Region bei Augmentir. Hunfeld empfiehlt, ein übergeordnetes Ziel, wie zum Beispiel ein besseres Betriebsergebnis, in Teilziele herunterzubrechen, etwa in konkrete Verbesserungen der Produktivität, Qualität, beim Arbeitsschutz oder der Compliance, und auch diese in Milestones zu zerlegen. Bei einem Teilziel könnte es sich etwa um die schnellere Einarbeitung von Personal handeln. Eine KI-basierte Softwareplattform könnte dieses Vorhaben vorantreiben, indem sie Schulung, Anweisung und Unterstützung über Smartphone, Tablet oder Datenbrille direkt am Arbeitsplatz zur Verfügung stellt.

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Die richten Daten wählen

Ebenfalls am Anfang eines KI-Projekts sollte die Datenlage überprüft werden, denn eine KI benötigt den richtigen Input, um effektiv arbeiten zu können. Dafür müssen Anwendungsbereiche gefunden werden, die genug Daten generieren, um einen Algorithmus trainieren zu können. Eine reiche Quelle an Daten bieten laut Augmentir vernetzte Mitarbeiter und Maschinen. Beispiele hierfür sind die Rückmeldung von Arbeitsschritten oder die Bestätigung von Hygienemaßnahmen über mobile Geräte, die Dokumentation von Stati, Fehlern und viele andere Informationen über Maschinen, Anlagen und Aufgaben.

Hürde Fachkräftemangel

Die vierte Hürde ist der aktuelle Fachkräftemangel und selbst wenn ein Experte gefunden ist, kostet dieser viel Geld. Augmentir empfiehlt daher für die Anfänge Cloud-Lösungen, die bereits fertige Modelle mitbringen. Sie erfordern kein Spezialwissen und sind teils in weniger als einer Woche einsatzbereit. Zu solchen Out-of-the-Box-Lösungen zählen etwa die autonome Wartung oder vorausschauende Instandhaltung. Sie lassen sich oft ohne lange Vorbereitung, große Risiken und personelle Veränderungen implementieren und belohnen mit raschen Resultaten.

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